지표 집계
다양한 지표 집계 유형을 사용하여 데이터 전체에서 합계, 평균, 최솟값, 최댓값, 개수 등을 계산합니다.
지표 집계은(는) CoddyKit의 무료 Elasticsearch & Full Text Search Systems 강의입니다. 이것은 4개 중 1번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Elasticsearch & Full Text Search Systems 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Elasticsearch & Full Text Search Systems 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.
Discover Data Insights
What if you could ask "how much total sales did we have last month?" or "what's the average price of our products?" Aggregations in Elasticsearch let you do exactly that!
They provide powerful analytical capabilities beyond simple search. Think of them as SQL's GROUP BY and aggregate functions, but for your search data.
Unpacking Metric Aggregations
Metric aggregations are the simplest type of aggregation. They calculate a single metric (like a sum, average, min, or max) over a set of documents.
They give you numerical summaries of your data, helping you quickly understand key statistics and trends without retrieving all individual documents.
Indexing Sample Sales Data
To demonstrate metric aggregations, let's index some sample sales data. We'll use documents with a price field.
Run this curl command to add our first product:
curl -X PUT "localhost:9200/sales_data/_doc/1?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"product": "Laptop",
"price": 1200,
"quantity": 1
}'Adding More Sample Data
Great! To have more data for our aggregations, let's add two more products. Imagine you've run similar curl commands for these:
sales_data/_doc/2:{"product": "Mouse", "price": 25, "quantity": 2}sales_data/_doc/3:{"product": "Keyboard", "price": 75, "quantity": 1}
Now we have a small dataset to work with!
Calculating the Average (`avg`)
The avg aggregation calculates the arithmetic mean of a numeric field. It's perfect for finding the average price of products, average age, or average score.
Let's find the average price of our indexed products:
curl -X GET "localhost:9200/sales_data/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"size": 0,
"aggs": {
"average_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}'Summing Up Values (`sum`)
The sum aggregation calculates the total sum of a numeric field's values. This is ideal for finding total sales, total quantity, or total revenue.
Let's calculate the total price of all indexed products:
curl -X GET "localhost:9200/sales_data/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"size": 0,
"aggs": {
"total_price": {
"sum": {
"field": "price"
}
}
}
}'Finding Min and Max (`min`, `max`)
The min and max aggregations return the smallest and largest values of a numeric field, respectively. They help identify outliers or boundary values in your data.
Let's find the cheapest and most expensive product prices:
curl -X GET "localhost:9200/sales_data/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"size": 0,
"aggs": {
"min_price": { "min": { "field": "price" } },
"max_price": { "max": { "field": "price" } }
}
}'Counting Values (`value_count`)
The value_count aggregation counts the number of documents that have a value for a specific field. It's different from a document count because it only considers documents where the field exists and is not null.
Let's count how many products have a 'price' field:
curl -X GET "localhost:9200/sales_data/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"size": 0,
"aggs": {
"price_count": {
"value_count": {
"field": "price"
}
}
}
}'All Stats in One Go (`stats`)
The stats aggregation is a convenience aggregation that computes min, max, sum, avg, and count (of values) all at once for a numeric field.
It saves you from writing five separate aggregations and is great for a quick overview!
curl -X GET "localhost:9200/sales_data/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"size": 0,
"aggs": {
"price_stats": {
"stats": {
"field": "price"
}
}
}
}'Metric Aggregation Check
Consider a scenario where you have a list of product prices: 100, 50, 200, 50, null.
What would be the result of a value_count aggregation on the 'price' field?
Metric Aggregations Recap
In this lesson, you've learned about Elasticsearch metric aggregations, powerful tools for summarizing your data:
avg: Calculates the arithmetic mean.sum: Computes the total sum.min&max: Finds the smallest and largest values.value_count: Counts non-null field values.stats: A convenient way to get all basic stats at once.
These aggregations are fundamental for understanding the numerical characteristics of your data and are often combined for more complex analysis.
AI 튜터와 함께 Elasticsearch & Full Text Search Systems을(를) 배우세요 — 무료
브라우저에서 실제 코드를 작성하고 실행하며, 24/7 AI 튜터로부터 즉각적인 도움을 받고, 웹이나 앱에서 중단한 부분부터 계속 학습하세요.
- 코스
- 12
- 레슨
- 48
자주 묻는 질문
“지표 집계” 강의는 무료인가요?
네 — “지표 집계” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Elasticsearch & Full Text Search Systems 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Elasticsearch & Full Text Search Systems 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
“지표 집계”에서 뭘 배우나요?
다양한 지표 집계 유형을 사용하여 데이터 전체에서 합계, 평균, 최솟값, 최댓값, 개수 등을 계산합니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Elasticsearch & Full Text Search Systems을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
Elasticsearch & Full Text Search Systems을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Elasticsearch & Full Text Search Systems은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 1번째 강의입니다.
“지표 집계” 강의는 얼마나 걸리나요?
대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.
이 Elasticsearch & Full Text Search Systems 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 Elasticsearch & Full Text Search Systems 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.